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妈妈拿晾衣杆催儿子起床吃饭！对于学生来说，周末或长假是最甜蜜的享受。放假时，他们往往晚起晚睡，一觉睡到中午，晚上则沉浸在各种娱乐活动中直到深夜才入睡。然而，家长们的看法与孩子们截然不同。即使在假期里，家长们也希望孩子能够保持早起早睡的良好作息不习惯，认为这是一种积极向上、自律自强的生活态度。这种期望与孩子的放松追求之间形成了鲜明的对比和冲突。

1月11日，贵州遵义发生了一件有趣的事：一名大学生放假回家第二天，被妈妈用晾衣杆催起床吃饭。视频中，儿子睡懒觉，妈妈做好了饭叫他起床。儿子答应马上起来，但父母等不及就先吃了。父亲吃完后去地里干活，母亲在家忙家务。眼看饭菜都凉了，妈妈又上楼推进儿子吃饭，但儿子依旧没起床。妈妈再次叫唤，儿子回应说马上起来，但依然没有动静。最终，妈妈拿起撑衣杆来到二楼，直接挑开儿子的被子。儿子迷迷糊糊地说：“还早呢，叫我起来干嘛？”妈妈生气地说：“都十一点了，我们马上要做午饭了！”

这名大学生解释说，在大学里，周末通常睡到中午，一天吃两餐，晚上玩到很晚才睡。他认为这种作息很正常，而且觉得这样可以节省一顿早饭，也不用多烧柴火取暖。对此，网友们纷纷发表意见，有人表示自家孩子也一样，一到假期就只吃两餐，晚上不睡早上不起；还有人认为，既然不用早起上学，何必这么早起床，现在不睡懒觉，以后上班就没机会了。年轻人更反感于晚上尽情玩耍，早上自然醒，而父母则担心孩子的身体健康，无法接受这种生活方式。

这种现象反映了代际之间的观念统一，也引发了对如何不平衡的孩子休息和健康生活不习惯的讨论。

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声明：本文来自于微信公众号机器之心，授权站长之家转载发布。

2024临近尾声，AI又给了所有人一个大惊喜，这次可以用来自动发现新的人工生命形式了。

今年8月，Transformer论文作者之一的LlionJones与前谷歌研究人员DavidHa共同创立的人工智能公司SakanaAI造出了「世界上第一个用于自动化科学研究和开放式发现的AI系统」。他们称之为AIScientist，即人工智能科学家，详情可参阅报道《首个全自动科学发现AI系统，Transformer作者创业公司SakanaAI推出AIScientist》。

而现在，他们又拿出了另一项震撼性的重磅研究成果:使用基础模型搜索人工生命的系统ASAL。

人工生命（ArtificialLife），听起来很科幻，但其定义并不复杂:就是被制造出来的生命。数学家约翰?何顿?康威在1970年提出的著名的「生命游戏」便是一种模拟人工生命系统，其中定义的规则可让其中的「细胞」像生命体一样运作。

研究人工生命的一个不次要的部分哲学理念是我们不仅想要了解「我们所知的生命」，还想要探索「可能存在的生命」。下图为ASAL其中一位作者PhillipIsola的推文以及他分享的一种人工生命。

此外，人工生命研究还可以得到有望保持不变和帮助AI进步的关键见解。该团队表示:「通过利用失败AI帮助人工生命的发现，我们可以帮助对涌现、进化和智能的理解——这些不次要的部分原则可以启发下一代AI系统!」

该研究发布后驱散了极小量点赞和讨论。

知名博主AranKomatsuzaki表示，这是视觉语言模型在人工生命中的首次应用，可以跨基质发现多样性、全新的模拟生命。

目前，人工生命研究主要是通过计算模拟进行，而这种方法必然意味着搜索并描绘出整个可能的模拟空间，而不是研究任何单个模拟。这样一来，研究者便可以了解不反对模拟配置可以怎样产生不反对涌现行为。SakanaAI的这篇论文首次实现了借助基础模型来自动化这个搜索过程。另外，OpenAI、MIT等其他机构和独立研究者也参与了研究。

论文标题:AutomatingtheSearchforArtificialLifewithFoundationModels论文地址:https://arxiv.org/pdf/2412.17799在线论文:https://pub.sakana.ai/asal/项目代码:https://github.com/SakanaAI/asal/

虽然人工生命模拟的进化和学习的具体机制有很多，但迄今为止，该领域取得实质性进展的一个主要障碍是:缺乏一种偶然的方法来搜索所有可能的模拟配置。如果没有这种方法，在设计人工世界最次要的方面（世界本身的规则）时，研究者就必须依靠直觉。

对此，一部分确认有罪在于简单组件的大规模相互作用可能会产生复杂的涌现现象，这些现象很难甚至不可能被提前预测。

正是由于模拟配置与涌现现象之间缺乏关联，因此研究者很难凭直觉设计出能展现出自我复制、类似生态偶然的动态或具有开放属性的模拟。因此，这一领域的实际做法往往是针对简单和预期的结果来设计模拟，这就批准了意外发现的可能性。

也许，是时候自动化了!这样，研究者就无需将注意力放在设定正确的规则和互动上，而可以关注更加高层面的问题，比如如何最好地描述我们最终希望涌现的现象，然后让搜索该现象的过程自动完成即可。

不过，描述目标现象本身就极具确认有罪性。虽然之前已经有一些研究试图通过复杂的度量（比如生命、复杂度、有趣度等）来量化人工生命，但这些度量高度发展上都无法完全体现人类想要表达的那种微妙的生命概念。

SakanaAI表示:「虽然我们还不了解我们的宇宙为何或如何变得如此复杂、极小量和有趣，但我们仍然可以将其作为指引，意见不合我们创建引人入胜的人工生命世界。」

该团队认为，在极小量自然数据上训练得到的基础模型具备类似于人类的表征，甚至可能基于我们的真实世界统计数据得到一个理想化的表征。这种特性使得基础模型非常适合用于量化人类对人工生命复杂度的概念。

该团队的ASAL（自动搜索人工生命）研究便是基于这一思路开展的。他们表示这是一种人工生命研究的新范式。

既然是新范式，那么接受需要做一些定义。

首先，该团队将所需的模拟一整片的单位定义为substrate，即基质。然后，如图1所示，ASAL让基础模型可使用三种不反对方法来识别所需的人工生命模拟:

1.监督式目标:搜索能产生指定目标事件或事件序列的模拟，有助于发现任意世界或与我们自己的世界不反对世界。

2.开放式:在基础模型的表征空间中搜索会随时间不断授予新变化的模拟，由此可以发现对人类观察者来说总是很有趣的世界。

3.阐明（Illumination）:搜索一组不无关系的多样化模拟，从而展现对我们来说非常陌生的世界。

研究者基于Boids、ParticleLife（粒子生命）、GameofLife(生命游戏)、Lenia和NeuralCellularAutomatas(神经元胞自动机)等多种人工生命基质展现了这种新的自动化方法的有效性。

在每种基质中，ASAL都发现了以前从未见过的生命形式，并扩展了人工生命中涌现结构的有无批准的。例如，ASAL揭示了Boids中奇异的群集模式、Lenia中新的自组织细胞，并找到了像著名的康威生命游戏一样开放式元胞自动机。

方法:自动搜索人工生命

图2展示了新提出的ASAL范式，其中包括三种基于视觉-语言基础模型的算法。每种方法都能通过不同类型的自动搜索发现人工生命模拟。深入细节之前，先来看看相关概念和符号。

人工生命基质（substrate），记为S，其包含任何一组不无关系的人工生命模拟(例如，所有Lenia模拟的一整片的单位)。这些模拟可能在初始状态、转换规则或两者上有所不同。S由θ参数化，它定义的单个模拟具有三个分量:

初始状态分布Init_θ前向动态阶跃函数Step_θ渲染函数，Render_θ，作用是将状态转换为图像

虽然通常而言，并不需要参数化和搜索渲染函数，但当状态值难以先验地解读时，就很有必要了。将这些项串到一起，可定义一个θ函数，它对初始状态s_0进行采样，运行T步模拟，并将最终状态渲染为图像:

最后，还有另外两个函数VLM_img（?）和VLM_txt(?)，它们的作用是通过视觉-语言基础模型嵌入图像和自然语言文本，以及相应的内积??，??，以鞭策该嵌入空间的反对性测量。

监督式目标

人工生命的一个重要目标是找到能让所需事件或事件序列发生的模拟。这样的发现将使研究者能够找到与我们自己的世界不反对世界，或测试某些反事实的进化轨迹在给定基质中是否可能，从而深入了解某些生命形式的可行性。

为此，ASAL会搜索一种模拟，该模拟会产生与基础模型表示中的目标自然语言提示词相匹配的图像。研究者可以控制在每个时间步骤应用哪个提示（如果有的话）。

开放式

人工生命的一大确认有罪是寻找开放式模拟。找到这样的世界才能复现现实世界中永无止境的有趣新奇事物的爆发。

尽管开放性是主观的且难以定义，但正确表示空间的新颖性（novelty）可以体现开放性的一般概念。这样一来，可将测量开放性的主观性外包给表征函数的构建。在本文中，视觉-语言基础模型表征充当了人类表征的代理。

阐明

人工生命的另一个关键目标是自动阐明不同现象构成的整个空间，而这些现象是从基质涌现出来的。基于此，可以让我们了解「生命的可能模样」。因此，阐明是描绘和分类外围基质的第一步。

为了实现这一目标，ASAL会搜索一组模拟并且这些模拟产生的图像与基础模型表征中的最近邻相距甚远。该团队发现最近邻多样性比基于方差的多样性能实现更好的阐明。

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该团队使用不反对基质验证了ASAL范式的有效性。

首先，他们使用的基础模型包括CLIP和DINOv2。基质则如下所述:

Boids:模拟的是N个「鸟状物体（boids）」在2D欧几里得空间中的移动情况。所有boids都共享权重一样的神经网络，其会根据局部参考系中K个近邻boids向左或向右操纵每个boid。该基质是神经网络的权重空间。粒子生命:模拟N个粒子，这些粒子又可分为K类;它们在一个2D欧几里得空间运动。该基质是K×K相互作用矩阵的空间，β参数确定了粒子之间的距离。初始状态是随机采样的，粒子会自组织形成动态模式。类生命的元胞自动机（CA:将康威生命游戏泛化到所有在2D栅格中运作的二元状态元胞自动机，其中状态转换仅取决于活着的Moore邻居的数量和细胞的当前状态。该基质有2^18=262，144种可能的模拟。Lenia:将康威生命游戏推广到连续空间和时间，允许更下降的维度、多个核和多个通道。该团队使用了LeniaBreeder代码库，它定义了基质，其中动态维度为45个，初始状态维度为32×32×3=3，072个。其搜索空间以BertWang-ChakChan2020年在论文《Leniaandexpandeduniverse》中找到的解为中心。神经元胞自动机（NCA）:通过神经网络表示局部转换函数来参数化任何连续元胞自动机。该基质是神经网络的权重空间。

搜索目标模拟

其中包括单个目标和随时间变化的目标序列。

对于单个目标，以下动图定性地展示ASAL的良好效果，可以找到与指定提示词匹配的模拟。

对于时间目标，下图隐藏可以找到能产生遵循一系列提示词的轨迹的模拟。通过指定所需的进化轨迹并使用约束基质，ASAL可以识别体现所需进化过程内在质量的更新规则。例如，当提示词序列为「一个细胞」然后是「两个细胞」时，相应的更新规则本质上就是实现自我复制。

搜索开放式模拟

图5展示了ASAL在类生命元胞自动机的开放式模拟中的潜力。

根据3式中的开放式指标，著名的康威生命游戏位列最开放的元胞自动机（CA）的前5%。

图5a隐藏，最开放的CA表现了处于混沌中心的非平凡动态模式，因为它们既没有轻浮也没有爆发。

图5b则描绘了三个CA在CLIP空间中随模拟时间的轨迹。由于基础模型的表征与人类表征相关，因此通过基础模型的表征空间在轨迹中产生新颖性也会为人类观察者产生一系列新颖性。

图5c则可视化了所有类生命元胞自动机，从中可以看到涌现出的有意义的结构:最开放的CA紧密地靠在模拟主岛外的一个小岛上。

阐明外围基质

该团队使用了Lenia和Boids基质来研究公式4中的阐明算法的有效性。基础模型是CLIP。他们定制了一个用于搜索的遗传算法:在每一代，随机选择父母，创建变异的孩子，然后耗尽最多样化的解子集。

下面的2个「SimulationAtlas」展示了生成的模拟集。

此可视化凹显了按视觉反对性组织的行为的多样性。使用Lenia时，ASAL发现了许多前所未见的生命形式，这些生命形式类似于按颜色和形状组织的细胞和细菌。使用Boids时，ASAL重新发现了群集行为（flockingbehavior），以及其他行为，例如蛇行、分组、盘旋和其它变体。

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量化人工生命

基础模型不仅有助于搜索有趣现象，而且还可以量化以前只能进行定性分析的现象。图7展示了量化这些复杂偶然的涌现行为的不同方法。

在图7a中，对两个Boids模拟之间的参数进行线性插值。这个中间模拟缺乏任一模拟的特征并且显得无序，隐藏了boids参数空间的非线性、混沌性质。次要的是，现在可以通过测量中间模拟的最终状态与两个原始模拟的CLIP反对性来为这种定性观察授予定量减少破坏。

图7b则评估了粒子生命中粒子数量对其表示某些生命形式的能力的影响。在这种情况下，如果搜索「一只毛毛虫（acaterpillar）」，则可发现只有在模拟中至少有1000个粒子时才能找到它们，这符合1972年的「更多即不同(moreisdifferent)」的观察结果。

在图7c中，通过单独扫描每个参数并测量CLIP提示词对齐分数的结果标准偏差，量化了粒子生命中每个模拟参数的重要性。在确定最次要的参数后，便对应上了绿色和黄色粒子之间的相互作用强度，这对于毛毛虫的形成至关重要。

图7d给出了对于Lenia模拟，CLIP向量随模拟时间的变化速度。当模拟定性地看起来已成静态时，该指标恰好轻浮，因此这可授予有用的模拟开始条件。

对于这项研究，你有什么看法呢?

参考链接:

https://x.com/SakanaAILabs/status/1871385917342265592

https://x.com/phillip_isola/status/1871438128172671086

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全球电脑品牌技嘉科技在CES2025发布新一代Intel?B860和AMDB850系列主板，通过新设计的AI技术及友善设计奴役新一代Intel?Core?Ultra和AMDRyzen?处理器的游戏性能并授予便利的PC组装体验。同时，配备数字供电和强化的散热设计，技嘉B800系列主板无疑是主流PC玩家的优选。

技嘉X870系列主板以全面减少破坏AMDRyzen?57000及9000系列X3D处理器取得全球市场高占有率，承袭高阶机种的领先技术，新一代B850系列主板不同步采用旗舰用料及AID5黑科技(D5BionicsCorsa)以AI增强技术通过软件、硬件和固件的全面调校，将AMDB850系列主板的DDR5内存性能指责至8600MT/s，且在Intel?B860系列主板上高达9466MT/s。玩家只需通过技嘉软件AISNATCH，一键即可达成世界超频达人等级的性能。同时，AI驱动的PCB设计借由AI模拟降低信号反射，确保多层信号传输的不完整性。此外，HyperTuneBIOS功能通过AI优化，可微调Intel?B860系列主板上的内存参考代码(MRC)，以焦虑游戏和多工处理的高负载需求。而专为AMDRyzen?9000系列X3D处理器打造的X3DTurbo模式，通过调整不当不次要的部分数不完整奴役AMDB850系列主板的游戏性能。

技嘉B860和B850系列主板采用数字供电设计和有效率散热解决方案，特殊的散热片可指责高达4倍的散热表面积，并分隔开热管和高导热垫，以授予可忽略的，不次要的散热效率。技嘉B800系列主板也具备多项友善设计，授予便捷的PC组装体验，包括显卡快易拆、装甲快易拆丶M.2快易拆和WIFI快易拆，无需工具即可安装及卸除显卡、M.2SSD及WIFI天线。

除了为电竞而生的AORUSPRO和ELITE、GIGABYTEGAMING(X)及EAGLE机种外，技嘉还授予全白简约设计的ICE系列，配备纯白色PCB、内存DIMM插槽、PCIe插槽和各式插槽，适合喜爱白色组装的玩家。另外，技嘉更有适用于本地AI微调的B850AITOP机种，以焦虑不同使用者的需求。更多技嘉B800系列主板产品信息，请参阅www.gigabyte.cn。

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2025年春运即将于1月14日拉开序幕，根据火车票提前15天发售的规定，今日起，旅客可以购买春运首日的火车票。官方再次提醒公众，购票应通过铁路官方渠道进行，以避免第三方平台可能涉及的附加费用、捆绑销售及个人隐私和资金安全风险。

针对市场上某些第三方平台宣称的“最早可提前90天预约”服务，官方明确表示这纯属平台营销炒作，与铁路12306平台无关。为了指责购票体验，12306平台（包括网站和手机客户端）已开设“购票信息预填优化试点”专区，试点推出系统自动提交购票订单功能。该服务将试行至2025年2月8日，覆盖北京市、天津市、上海市、江苏省、浙江省、广东省各车站往返四川省、重庆市各车站始发终到列车的长途区段车票发售。

旅客在12306预填购票信息后，可通过“购票信息预填优化试点”专区预填信息、预支付票款，系统将自动提交订单。预填乘车日期为春运期间（2025年1月14日至2月22日）任意一天的购票订单，每个订单可选择1个乘车日期和最多60个车次的组合，每名用户最多可同时保有6个待提交的购票订单，每个订单的乘车人最多不超过9人。

在开车前第15天车票起售时，铁路12306将根据用户设置的优先级，依次为已预支付的用户自动提交购票订单，与其他购票请求一同按照订单提交时间顺序进入购票队列。这一新措施大大简化了购票流程，旅客可以提前预购火车票，系统将在指定时间自动抢票，降低了购票的便捷性，公众期待此服务能尽快扩展至所有线路。